方向对齐惩罚(DAP):改进YOLOv8边界框回归的轻量化定位损失(原标题:Directional Alignment Penalty: A Lightweight Localization Loss for Improved Bounding Box Regression in YOLOv8)
精准农业视觉流水线下游任务(形态特征提取、生长监测、数字孪生同步)直接依赖检测框的几何质量,因此精确定位(而非单纯正确分类)成为关键性能因素。本研究提出方向对齐惩罚(DAP)作为辅助定位正则化项,在不修改检测器架构的情况下将独立加权的归一化中心位移项引入边界框回归目标。DAP-YOLOv8使[email protected]:0.95从51.69%提升至53.76%、[email protected]从80.03%提升至80.36%,在真实世界智能温室采集的牡蛎蘑菇数据集上重复种子实验进一步表明细粒度定位的提升在不同随机初始化下一致。